Я приведу серию примеров, иллюстрирующих использование базы данных Snowflake с помощью встроенного коннектора для выполнения стандартных операций базы данных, таких как создание объектов, вставка/загрузка данных и выполнение запросов с помощью программы Python.
Этот блог является продолжением предыдущих сообщений, в которых я объяснял использование Python и выполнял операции с базами данных программным способом. Я настоятельно рекомендую посетить их в первую очередь.
Давайте представим Pandas, библиотеку, широко используемую для обработки и анализа данных с использованием программирования Python. Фрейм данных Pandas похож на таблицы SQL, и его структура данных представляет собой двумерный массив. Официальная ссылка здесь.
Цель: давайте соединим snowflake_sample_data и схему tpcds_sf100tcl. Мы будем выполнять стандартные операции с базой данных, используя библиотеки pandas. Давайте используем приведенный ниже код для нашей демонстрации.
Точно так же в библиотеке есть много встроенных функций, используемых для анализа, очистки, исследования и манипулирования данными. Pandas позволяет нам анализировать и делать выводы на основе статистических теорий.
Заключение. Спасибо за прочтение. Я надеюсь, что этот блог поможет вам получить некоторые базовые сведения о библиотеке Pandas, включая операции с базой данных Snowflake. Если у вас есть дополнительные вопросы, свяжитесь со мной в моем Твиттере handle или в моем LinkedIn или оставьте комментарий ниже. Удачи!
Вот ссылки на Серия 1 и Серия 2 для справки.
Подробнее о взаимодействии Snowflake Python можно узнать по ссылке Ссылка.
Присоединяйтесь к FAUN: Сайт💻|Подкаст🎙️|Twitter🐦|Facebook👥 |Instagram📷|Группа Facebook🗣️|Группа Linkedin💬| Slack 📱|Cloud Native Новости📰|Дополнительно.
Если этот пост был полезен, пожалуйста, несколько раз нажмите кнопку аплодисментов 👏 ниже, чтобы выразить свою поддержку автору 👇
